基层报表数字化改革 - 国家数据局正开展基层报表摸底和精简整合工作 通过系统互通和数据共享减轻基层干部填表报数负担 [1] - 多头报送和重复填报问题突出 不同部门数据要求大致相同但格式 统计口径和报送时间存在差异 导致基层工作者耗费大量时间 [1] - 填表报数任务挤占基层干部深入群众和解决实际问题的时间 违背服务型政府宗旨 [1] 数字化基础设施与地方实践 - 国家公共数据资源登记平台登记资源 产品和服务超11000项 覆盖79个国民经济大类 [2] - 国家一体化政务数据共享枢纽平台累计支撑各地区 各部门共享和调用超5400亿次 [2] - 重庆"一表通"应用实现基层报表数量 处理报表时间和参与报表工作人员三个减少60%以上 [2] - 云南"云表通"平台建立涵盖基层人 房 企 事 物等数据的数据库 支持部门按需检索和一键生成信息 [2] 数据共享面临的挑战 - 数据安全问题需在共享与安全之间找到平衡点 [3] - 数据标准不统一导致各部门数据格式和统计口径存在差异 难以直接共享使用 [3] - 部门间利益壁垒使部分部门将数据视为私有财产 缺乏共享动力 [3] 解决方案与未来方向 - 加快政务数据共享平台建设 整合各部门数据资源并建立统一数据标准和接口规范 [3] - 完善数据治理机制 明确数据采集 更新和使用环节的责任主体并加强数据质量管控 [3] - 建立数据动态更新机制确保数据时效性和准确性 [3] - 利用大数据和人工智能技术对数据进行分析挖掘 提高数据利用价值 [3] - 持续深化数据共享平台建设 破解标准 安全和协同等关键堵点 [4]

财务表现 - 2025年中报营业总收入20.24亿元，同比下降16.96% [1] - 归母净利润亏损2080.32万元，同比下降152.91% [1] - 第二季度营业总收入11.53亿元，同比下降14.87%，归母净利润亏损440.53万元，同比下降118.98% [1] - 毛利率14.14%，同比下降19.63%，净利率-1.18%，同比下降179.91% [1] - 三费占营收比10.42%，同比增7.3% [1] - 每股收益-0.03元，同比下降153.12%，每股净资产5.44元，同比下降1.02% [1] - 应收账款37.09亿元，同比下降14.89%，占最新年报归母净利润比达33141.2% [1][3] - 货币资金16.67亿元，同比增长5.05% [1] 业务发展 - 与氦星光联、北京忆芯科技签署战略合作协议，成立联合企业研发中心，推动空天智算领域技术突破 [4] - 数据治理业务涵盖数据集成、治理、开发、共享服务、安全及运维，面向政务、企业及行业领域 [5] - 卫星互联网战略布局包括与西电ISN成立联合实验室，开展天地一体化技术研究，并推动低轨卫星通信产品研制 [6] - 应急通信业务提供窄带无线通信网、卫星通信网及天通北斗融合通信三大解决方案 [7][8][9][10] 资本与战略 - 公司坚持内涵式与外延式发展，加强资本运作顶层谋划，利用资本手段推动产业链延展和创新布局 [12] - 证券研究员普遍预期2025年业绩1.07亿元，每股收益均值0.16元 [3]

财务业绩 - 营业收入2.1亿元，同比增长9.45% [2] - 归属于母公司净利润121万元，同比下降90.99% [6] - 毛利率35.05%，同比下降3.5个百分点 [5][6] - 营业成本1.36亿元，同比增长15.69%，其中职工薪酬占比72.63% [5] - 研发费用4,363万元，同比增长77.50%；研发投入5,472万元，同比增长5.92% [6] - 累计回款2.83亿元 [6] 分行业收入 - 石油石化行业收入10,145万元，同比增长7.95%，占比48.28% [2] - 建筑地产行业收入3,635万元，同比下降13.56%，占比17.30% [2] - 金融行业收入2,060万元，同比增长19.64%，占比9.80% [3] - 煤炭电力行业收入2,490万元，同比增长50.73%，占比11.85% [3] - 其他行业收入1,892万元，同比增长11.16%，占比9.00% [3] 分产品收入 - 集团管控产品收入占比81.71%，其中集团财务22.70%、集团司库27.90%、业财融合31.11% [4] - 数字生产领域收入1,151万元，占比5.48% [4] - XBRL数据应用收入982万元，占比4.67% [4] 战略客户与业务进展 - 深度服务六家传统战略客户，新增拓展两家战略客户（中国中化、中国中煤） [8][9] - 司库业务实现从资金管理到价值创造的跨越，落地数据中台与风控功能 [9] - 共享服务延伸至业务前端，打通全流程数据链路 [10] - XBRL与数据应用领域巩固金融保险市场优势 [10] - 信创业务实现产品突破与项目验证，覆盖ERP、全面预算、设备管理等领域 [11][12][17] 技术研发与创新 - 云湖平台V7.0版本升级数据中台与开发套件 [13] - 人工智能研发聚焦智能体开发平台、企业级AI功能及场景化落地（如问知、问数、智能报告等） [13][19] - 建立专职AI团队与事业部智能化团队，提升基础能力与场景应用 [18][19] 未来规划与增长点 - 下半年聚焦项目交付、市场拓展（信创化、智能化）、研发投入（信创产品、云湖平台、AI智能体） [14] - 未来两到三年深耕能源、建筑、金融行业，拓展信创、司库、数据治理、智能化应用等领域 [16] - 人员规划以控制总量、调整结构为主，提升业务与技术引领能力 [23] 境外业务优势 - 境外财资管理领域服务17年，覆盖20多家大型集团客户、80多个国家和地区 [21] - 系统对接30多家境外主流银行，支持SWIFT、CIPS、人民币跨境结算等功能 [21]

人工智能安全监管政策框架 - 中共中央提出加强网络安全体制建设和建立人工智能安全监管制度 强调生成式人工智能技术可能引发价值导向偏差和滥用等挑战 需要构建多维协同的风险防范体系 [1] 技术发展价值导向 - 坚持科技为民和技术向善理念 确保技术成果惠及全体社会成员并促进社会公平正义 [2] - 统筹发展与安全关系 既要释放技术创新活力又要将安全理念内嵌于技术全生命周期 [2] 数据治理体系建设 - 对重要数据实行境内存储加安全评估管理 构建跨模态数据安全与隐私保护体系 [3] - 建立数据使用标准规范 加强数据清洗筛选预处理 并建立大数据审计工作机制 [3] - 要求数据提供者确保数据来源合法性和内容准确性 减少深度伪造技术负面影响 [3] 监管制度完善 - 将现有政策上升为更高法律效力文件 加快制定人工智能专门性法律 明确各主体权责边界 [4] - 建立跨部门协同监管机制 通过信息共享和联合执法形成监管合力 减少监管盲区 [4] 社会参与机制 - 在中小学基础教育阶段普及人工智能知识 培养青少年对技术的理性认知能力 [5] - 在大学教育和职业培训中系统讲授法律法规和风险案例 提高从业人员安全责任意识 [6] - 通过多渠道开展公众人工智能素养教育 鼓励社会组织发挥监督作用形成全民参与氛围 [6]

公司财务表现 - 2025年上半年营业收入达4.29亿元，同比增长123.98% [4] - 归属于上市公司股东的净利润为-1.09亿元，较去年同期亏损扩大 [4] - 研发投入占营业收入比例为14.69%，同比下降22.83个百分点 [4] - 经营活动产生的现金流量净额为-2.06亿元，现金流状况承压 [4] 行业发展趋势 - 中国网络安全硬件市场规模2024年达210.2亿元，预计2028年将增长至350亿元，年复合增长率5.6% [5] - 86%的中国客户将在未来1-3年内采购安全大模型产品和服务 [8] - 全球AI总投资2024年达3,158亿美元，预计2028年增至8,159亿美元，五年复合增长率32.9% [10] - 中国安全智能体相关应用市场规模预计2028年达16亿美元，年复合增长率超230% [12] 战略布局与业务拓展 - 公司战略从"网络安全可视化技术创新者"升级为"AI时代安全算力生态构建者" [15] - 成立"鲁班"AI研究院并发布"溢彩"AI交付架构，构建三位一体AI交付体系 [15][16] - 香港子公司安博通国际开展信息与通信基础设施模组业务，形成新业绩增长点 [31] - 成为低空经济专委会首批成员单位，拓展低空经济算力网络与安全支撑业务 [16] 技术创新与研发成果 - 累计获得发明专利264项，软件著作权598项，新申请专利24项 [35] - 五款核心产品入选信通院AI+网络安全产品能力图谱 [16] - 合规智能体与安全检测智能体入选IDC《中国安全智能体市场概览》报告 [16] - 研发重点包括云网策略一体化运维、资产攻击面管理平台、生成式AI行为检测系统等 [38] 产品体系与解决方案 - 安全网关产品全面适配国产化生态，实现信创产品规模化供货应用 [7] - 安全管理产品线涵盖晶石、墨影、SOAR、元溯等平台，聚焦安全运营与可视化 [25][26][27] - 推出超静音液冷智算一体机和便携式边端推理平台，支持边缘AI私域部署 [29] - 异网异构编排调度平台实现跨架构、跨云环境的多元异构计算资源统一纳管 [29] 政策与市场环境 - 2025年《政府工作报告》首次将"人工智能+"列为独立政策章节 [11] - 三项生成式AI国家标准（GB/T 45654-2025等）将于2025年11月1日实施 [12] - 《网络安全法》修订草案公开征求意见，进一步增强法律科学性和导向性 [30] - 国产化替代从党政领域延伸至各行业，释放产业链需求 [5]

财务表现 - 2025年上半年实现营业收入17.47亿元，同比增长10.55% [1] - 扣非归母净利润5217万元，同比增长47.33% [1] - 创新业务销售收入达3.68亿元，同比增长8.96%，占总营收比重21.07% [1] 业务板块 - 金融科技业务收入8.90亿元，同比增长6.06% [1] - 智能物联业务收入6.06亿元，同比增长23.85% [1] - 智慧能源信息化收入2亿元，同比增长4.65% [1] 战略定位 - 公司为面向物联网、边缘智能、数据治理及人工智能应用的专业服务商 [1] - 三大传统业务领域为金融科技、智能物联与智慧能源 [1] - 创新业务包括鸿蒙、欧拉及人工智能平台，并与华为生态合作 [1]

数据治理体系构建 - 菏泽市住房公积金管理中心通过构建科学的数据治理体系 采用"规划引领 源头治理 长效赋能"的系统性方法 建立覆盖数据采集 核验 整改的全流程管理机制 [3] - 形成分管领导牵头 业务科室分解任务 技术部门提供支撑的协同工作格局 通过建立数据质检 动态跟踪和长效管理三个台账 实现数据问题闭环管理 [3] 数字化转型成效 - 开发专门解决方案解决信息缺失 重复账户等问题 通过与公安 市场监管等部门数据对接 解决"一人多户"和单位信息不全难题 [5] - 业务系统新增21项数据校验规则 使缴存 贷款等业务办理缺项率大幅下降 实现贷款审批与缴存信息实时联动 减少材料重复提交 [5] - 推出"购房提取住房公积金无证明办理""偿还商业贷款自动审批"等智慧服务场景 全面推进数字住房公积金建设 [5] 服务效能提升 - 每月发布《数据质量分析报告》持续推动服务优化 将数据治理成果转化为群众获得感 [5][6] - 构建"治理驱动服务 数据创造价值"创新模式 计划深化数字化转型 推出更多智慧服务场景 [6]

四种不同类型的所有者 - 业务流程所有者负责特定业务流程从始至终的整体绩效、合规性和改进，确保流程中数据的来源正确、使用符合政策和标准并以符合治理要求的方式创建或更新数据 [4] - 系统所有者负责特定应用程序或平台的整体运行、性能和合规性，实施访问控制、支持数据质量检查并确保维护运营和技术元数据 [5] - 数据产品所有者负责数据产品如精选数据集、分析平台输出或机器学习特征存储，定义产品愿景、确定功能优先级并确保产品易于发现、可用且可靠 [7][8] - 数据所有者负责确保一组定义数据的质量、合规性和正确使用，制定并执行有关数据创建、维护、共享和淘汰方式的政策、标准和规则 [10][11] 应用所有权角色的一个简单例子 - 客户入职流程所有者确保客户数据的正确来源和验证，应用"创建或更改即拥有"原则以维持质量 [14][19] - CRM系统所有者维护CRM系统的技术健康、安全性和集成，实施验证规则和控制但不负责数据的含义或质量 [16][19] - 客户360数据产品所有者管理下游客户360数据产品，确保其可发现、可用、可信并持续改进以用于分析和业务用途 [18][19] - 客户域所有者负责整个客户域，设定和执行客户数据定义、捕获和使用标准，确保跨流程、系统和产品的数据质量符合用途 [19] 常见的误解 - 数据所有权职责可能已非正式存在多年，治理将其正式化并明确责任而非引入全新任务 [21] - 数据所有者拥有决策权并制定策略，而数据管理员专注于执行日常活动和应用策略，两者在规模较小数据域中可能由同一人担任 [22] - 系统是技术平台而产品是打包数据的服务，系统负责人关注技术健康而产品负责人关注产品价值，两者可能由同一人担任但成功标准不同 [23] 小结 - 明确业务流程、系统、数据产品和数据所有者的职责分工可有效管理数据，避免职责缺失或重叠并确保数据得到妥善治理和创造价值 [24] - 需要为每个角色指定具体人员，记录职责范围并赋予行动所需的工具和权限以实现责任落地 [25]

行业增长动能与趋势前瞻 - 零售消费由高速增长转向存量竞争，企业需通过数字化技术重塑"人、货、场"，稳固流量池、提高转化率与库存周转率 [2] - 消费者购买理性上升，企业关注点由流量经济转向会员经济，需构建精细用户画像提升终身价值 [4] - 2024年全国社会消费品零售总额约49万亿元，线上销售占比提升，企业需借助AI技术赋能精准获客与运营提效 [7] 细分行业现状与趋势 美妆行业 - 国货品牌市场份额从2022年43.7%增至2024年55.7%，通过KOL测评与UGC内容建立营销闭环，并加速拓展东南亚、中东等海外市场 [10] - 同质化竞争加剧，企业通过整合肤质检测、购买记录等多维数据生成定制化产品方案，虚拟试妆等AI互动塑造品牌差异化 [39] 鞋服行业 - 市场规模增速放缓，供应链成熟导致同质化商品泛滥，领先企业转向产品研发前置与品牌价值观输出提升复购率 [13] - 生成式AI辅助实时追踪流行趋势，快速生成设计草图，缩短新品上市周期 [43] 家居行业 - 受房地产周期影响，国内市场进入以旧换新阶段，企业加速出海并转向自有品牌建设 [16] - 出海过程中整合线上线下数据分析全球需求，AI优化供应链管理以应对大件物流高成本问题 [46] 生成式AI+数据应用全景 - 71%企业加强数据驱动决策，生成式AI优先落地营销客服场景，91%企业实现内容成本降低 [25][58] - 94%企业已应用AI Agent，智能客服渗透率超90%，客服效率提升50% [33][60] - 93%企业构建知识库覆盖多场景，生成式AI助力供应链效率优化10%-30% [63][71] 海外市场拓展 - 93%企业布局海外业务，亚太、欧洲、北美为主要目标市场，RCEP政策红利助推品牌出海 [74] - 生成式AI突破语言文化壁垒，云服务商提供本地化运营支持，加速销售链路打通 [75] 重点增长引擎实践 - 营销环节AI渗透率超90%，广告创意生成与客服问答应用最广 [55] - 数据治理与AI协同推动决策智能化，ChatBI缩短供应链响应时间 [63][71] - 海外拓展中，国货美妆与家居品牌通过数字化经验复制快速抢占市场 [10][74]

零售消费行业现状与挑战 - 零售行业从高速增长转向存量竞争阶段 企业亟需通过数字化技术重塑人货场关系[1][2] - 2024年全国社会消费品零售总额约49万亿元 线上销售渠道占比持续提升[6] - 消费者购买理性与专业度上升 企业关注点由流量经济转向会员经济[4] 细分行业竞争格局 - 美妆国货品牌市场份额从2022年43.7%增长至2024年55.7% 通过KOL测评与UGC内容种草快速占领市场[9] - 鞋服行业进入存量博弈阶段 呈现"速生速朽"特征 同质化商品快速充斥渠道[11] - 家居行业受房地产周期影响 从增量开发转向存量优化阶段 加速打造全渠道运营系统[14] 生成式AI应用现状 - 71%的企业将加强数据驱动决策 生成式AI率先在营销客服类场景落地[22] - 营销环节是生成式AI落地最快领域 已采用企业中营销内容生成和智能客服渗透率均超90%[46] - 94%的零售消费企业已应用AI Agent 智能客服和营销内容生成渗透率最高[29] 生成式AI实施模式 - 近90%的企业倾向于引入外部服务商 74%的企业存在多模型调用需求[27] - 模型架构与算法研发环节73%企业选择与厂商合作 仅9%独立负责[28] - 企业更关注能提供多样化模型选择的厂商 74%企业在底层能力构建时选择两种及以上模型方案[28] 生成式AI价值体现 - 91%的企业通过生成式AI实现内容成本降低 降本比例主要集中在30%左右[49] - 超50%企业利用生成式AI与数据精准定位客群 用户沉淀比例多数提升10%到30%之间[57][58] - 生成式AI赋能供应链效率优化约10%-30% 在库存周转环节52%企业已部署相关技术[60] 行业特定应用链路 - 美妆行业整合消费者肤质检测数据等多维度数据 生成定制化产品方案[33] - 鞋服行业通过大数据采集分析实时追踪流行元素变化 生成式AI快速生成契合潮流的设计草图[35] - 家居行业整合线上浏览数据与线下体验反馈 分析消费者家居风格偏好等需求[38] 数据治理与决策优化 - 数据质量是生成式AI落地关键痛点 两者协同实现AI价值最大化[19] - 93%的企业构建知识库并覆盖多场景 生成式AI助力数据治理提质增效[54] - 生成式AI显著强化自然语言理解能力 能深度挖掘多源异构数据间隐含关联[40] 出海拓展战略 - 93%的零售消费企业布局海外业务 亚太、欧洲、北美洲为主要目的地[64] - 生成式AI成为突破语言与文化壁垒的关键工具 通过智能翻译等实现本地化营销[67] - 家居企业加速拓展海外市场 从过去代工模式转向建设海外自有品牌[14] 云服务支撑体系 - 公有云服务商提供从基础资源到开发平台的全面赋能 降低生成式AI应用门槛[24] - 云厂商依托算力规模与算法迭代优势 可高效满足企业多模型调用需求[27] - 综合型云服务商具备电商渠道资源和平台搭建能力 全方位满足企业出海需求[67]